Heute erledigt
34 / 63
Mails beantwortet
3 / 7
Reports raus
2 / 3
Auto-ausgeführt
29
ohne dein Zutun
Zeit gespart
14.3 h
88% Automatisierung
| Prio ⓘ | Workflow | Kunde · Trigger | Vorgeschlagene Aktion | Confidence | SLA | Action |
|---|
← Wähle eine Mail aus
| Prio ⓘ | Typ | Task · Tool | Warum jetzt / Gap | Volumen | Effort | Action |
|---|
🎯
Top 20 CM Use Cases · 10/10 Gap-Analyse
Was die CMs wirklich tun · was das Cockpit heute kann · was noch fehlt
📨 Was bekommen die
creatives@ Mails wirklich?Live-Verteilung (n=99 triaged)
| Intent | n | % | Auto-Potential |
|---|---|---|---|
| ACK_CLOSER | 44 | 44% | 🟢 AUTO_FULL · 0 CM touch |
| CLARIFICATION | 16 | 16% | 🟡 AUTO_PARTIAL · 1-click |
| CREATIVE_SWAP | 7 | 7% | 🟡 AUTO_PARTIAL · stager |
| SCHEDULING | 7 | 7% | 🟡 AUTO_PARTIAL · slot |
| DATA_PROVIDE | 7 | 7% | 🔵 CONTEXT_ONLY · ingest |
| REPORT_REQUEST | 5 | 5% | 🟢 AUTO_FULL · gen + send |
| QA_INFO | 4 | 4% | 🟡 AUTO_PARTIAL |
| CONFIG_FIX | 3 | 3% | 🔵 CONTEXT_ONLY |
| COMMERCIAL_ESCALATE | 3 | 3% | 🔴 Hand-off Sales |
| APPROVAL | 2 | 2% | 🟢 AUTO_FULL · execute |
| AMBIGUOUS | 1 | 1% | 🔴 CM-Review |
→ 46% (ACK + APPROVAL) brauchen 0 CM-Aktion. Heute trotzdem ~30s scan-und-archive = ~88 CM-h/Monat verschwendet bei 6 CMs.
📋 Welche Tasks haben Campaign Manager?
Live (campaign-monitor) + HubSpot-Backlog
| Live Sentinel (78 offen) | ||
|---|---|---|
| WEAK_CREATIVE | 55 · CTR <1% / <2.5% Rewarded | |
| SMART_PACING_AT_RISK | 27 · DV360 under/over | |
| LANDING_BROKEN | 25 · HTTP 403/404 | |
| WORSENING_PACING | 5 | |
| NEW_RED | 5 | |
| HubSpot Task-Backlog | ||
| SAM Lifecycle | 130 (chase·preview·schedule·send·report) | |
| Abschlussreporting | 93 | |
| Verlängerung-Check | 87 (60d / 30d / 14d) | |
| Auto-Deaktivierung | 54 (post-end) | |
| Mediaplan / PAA | ~25 | |
| Zusagen-Watcher | 4×/Tag · alle Kunden | |
→ 389+ offene CM-Tasks heute · plus ~50 Mails/Tag/CM · plus Touchpoints.
Top 20 Use Cases · Now → 10/10
Cross-Cutting Gap Pattern · welche fehlende Capability blockt am meisten
| Missing Capability | Use Cases blockiert | Welche |
|---|---|---|
| Sonnet narrative / reply writer | 8 | #2 #3 #6 #11 #12 #14 #16 #18 |
| Cron orchestration auf Sender-Boxen | 8 | #1 #3 #10 #11 #15 #17 #18 #20 |
| HubSpot writeback (Deal-Prop / Task / Note) | 6 | #1 #5 #12 #14 #16 #20 |
| DV360 API binding (pause / cap / swap) | 3 | #5 #7 #8 · höchster €-Impact |
| Gmail send + archive API | 3 | #1 #13 #19 · enthält biggest auto-win (#13) |
| Sevdesk / Django Admin API | 2 | #5 #9 · Backend-Team-Block |
| Spec-validator + attachment storage | 1 | #8 · stager schon stubbed |
| Landing-URL probe + screenshot | 1 | #7 |
Empfohlene Build-Reihenfolge · Max Leverage zuerst
- ACK_CLOSER auto-close + daily digest +44% Mail · niedrig Risk
- Gmail send + archive API Foundational · entsperrt #1 #13 #19
- HubSpot writeback Modul Entsperrt 6 Use Cases
- Sonnet narrative writer (1 parametrisierter Prompt) Entsperrt 8 Use Cases
- DV360 pause + cap-adjust API Größter €-Impact (#5 #7 #8)
- Promise-Extractor (Zusagen-Watcher #16) Senior-CMs: "größtes Trust-Risk"
- CREATIVE_SWAP stager (#8) Code schon stubbed · v0.6 shippen
- Cron orchestration → fsn1-2/3/4 Fleet-Hygiene · main entlasten
- Direct-Apply Migration Pitch (#15) +52% Apply-Uplift historisch
- Mediaplan template engine + Sevdesk (#9) ~10h/Monat frei
Auto-Quote & Leverage · CM Team
| CM | Auto-Quote | 1-Click Approvals | Manual | Volume | Effective |
|---|---|---|---|---|---|
| Adrian (Lead-Pilot) | 94% | 29 | 3 | 247 Items | 5.8x |
| Laura | 91% | 34 | 4 | 198 Items | 5.2x |
| Sonja | 82% | 26 | 11 | 168 Items | 3.8x |
| Frank | 96% | 19 | 1 | 134 Items | 6.4x |
| Team Total: 88% auto · 108 Approvals · 19 Manual · 747 Items · 5.1x Leverage · entspricht 5.1 CM-Vollzeit-Äquivalenten | |||||
Top Auto-Workflows (heute)
| Workflow | Volume | Auto | Time saved |
|---|---|---|---|
| 📧 Reporting-Anfrage → Bullets/Excel | 34 | 33 (97%) | 4.2h |
| 🎨 Creative-Swap aus Mail | 12 | 11 (92%) | 2.1h |
| 📊 Pacing-Alert → CPM-Adjust | 8 | 8 (100%) | 1.4h |
| 📤 Lead-Handoff aus Apply | 61 | 61 (100%) | 3.0h |
| 💼 Job-Spec Update | 17 | 15 (88%) | 0.9h |
| 🚀 Closed-Won Bootstrap | 2 | 2 (100%) | 1.6h |
| 📅 Renewal-Pack-Prep | 3 | 3 (100%) | 1.1h |
Eskalationen / Audit-Log (24h)
- ⚠ OBI · Standort-Reporting nicht im Scope · auto-eskaliert an Sales heute 11:08
- ⚠ BMW · Custom-Format-Spec geändert nach Go-Live · Confidence 64% · Adrian-Review heute 16:41
- ✓ Aldi Süd · Creative-Swap (3 Banner) auto-vollzogen · 0 Issues heute 14:22
- ✓ 61 Apply-Leads forwarded · 0 manual review heute 02:00–17:00
- ✓ 8 Pacing-Caps adjusted · Sonova/Lanxess/OBI/Vivantes heute 06:30
🔀 Direct-Apply Migration · Strategischer Leverage-Hebel
% Direct-Apply (heute)
38%
87 / 229 aktive Kunden
Ziel Q4-2026
65%
→ +62 Migrationen / 2 Quartale
Migrations-Kandidaten heute
23
Top 4 in Heute-Queue (q33b)
Avg Apply-Uplift nach Mig.
+52%
historisch · 14 Migrationen Q1+Q2
Warum es zentral ist: Direct-Apply Kunden geben dem Cockpit volle Funnel-Kontrolle (Match-Boost, WhatsApp-Push, Apply-Form-Iteration backend-side) · d.h. Performance-Booster wirken zu 9/10 statt 5-7/10. Jede Migration verschiebt einen Kunden von "wir können nur empfehlen" zu "wir können selbst optimieren".
Pro Migration: +52% Apply-Uplift im Schnitt · +20-40% Retention · entsperrt 4 backend-autonome Workflows (Apply-Boost · Match-Tuning · Apply-Form-Iter · Win-back).
Cockpit-Workflow: Quarterly-Cron erkennt Top-Kandidaten (apply_type=redirect + Apply-Conv unter Branchen-Bench + Renewal <6 Monate). Generiert 4 personalisierte Pitches mit Migrations-Landing-Page (siehe Heute · q33b).
| CM | Direct-Apply heute | Q4-Ziel | Migrationen Q3 (laufend) |
|---|---|---|---|
| Adrian Wittmann | 42% (18/43) | 70% | 2 in Pitch-Phase · 1 closed |
| Laura Schneider | 48% (22/46) | 72% | 3 in Pitch-Phase |
| Sonja Söhlemann | 29% (14/48) | 55% | 1 in Pitch-Phase |
| Frank Glanert | 33% (11/33) | 60% | 0 · Pitches diese Woche |
Connected Tools · was schon existiert vs. was fehlt
| Task-Typ (HubSpot) | Open | Tool | Status |
|---|---|---|---|
| SAM Lifecycle (Inhalte → Preview → Schedule → Send → Report) | 130 | emailbuilder | existiert, nicht auto-getriggert |
| Abschlussreporting | 93 | app-overview + customer-dashboard | existiert, nicht auto-getriggert |
| Verlängerung-Check (60/30/14d) | 87 | - | Cockpit-Workflow neu |
| Auto-Deaktivierung post-End | 54 | DV360 + Backend-API | noch nicht auto |
| Mediaplan / PAA | ~25 | Django Admin | manuell |
| Kampagnen Monitoring | ~laufend | campaign-monitor-dashboard | existiert, "Struktur passt nicht" |
| Reporting Kampagne (DV360) | ~laufend | campaign-perf-report | existiert · Hostinger-Pattern |
| DegreeBoard / Studiengänge | 20-90min/Anfrage | degreeboard | neuer UI vorhanden |
| Stellenanzeigen XML-Import | 5min/Stelle | job-import-workflow :8011 | existiert · parser + wp_client + scheduler · nur Cockpit-Anschluss |
| Auftragsbestätigung (Sevdesk-Retype) | 5-15min | - | noch nicht gebaut |
Kern-Insight: Die Tools existieren mehrheitlich. Was fehlt, ist Glue: Cockpit watcht HubSpot-Task-Dates + Deal-Stages und triggert die richtigen Tools ahead-of-time.
6 → 1 CM Headcount-Hypothese
Baseline (Q1 2026): 6 CMs · ⌀ 32 Items / Tag / CM = 192 Items / Tag
Aktueller Pilot (Adrian): 247 Items / Tag mit 94% Auto · entspricht 5.8 CM-Äquivalenten
Hochrechnung Full-Rollout: 1 Lead-CM + Auto-Pipeline = 4-5 CMs eingespart · €260-330k Jahres-Saving
Restkapazität (Manual + Edge Cases) trägt der Lead-CM. Anstelle weiteren CM-Hires: Investition in QA-Tooling + Audit-Log + Customer-Trust-Signals (Telemetrie öffentlich für Kunden).